Un material inteligente que aprende cambiando físicamente él mismo, de forma similar a como funciona el cerebro humano, podría ser la base de una generación de ordenadores completamente nueva.
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Considerando la creciente demanda global de capacidad informática, cada vez son necesarios más centros de datos, que dejan una huella energética cada vez mayor. "Está claro que tenemos que encontrar nuevas estrategias para almacenar y procesar la información de forma energéticamente eficiente", afirma el director del proyecto, Alexander Khajetoorians, profesor de Microscopía de Sonda de Barrido de la Universidad de Radboud.
"Esto requiere no sólo mejoras en la tecnología, sino también investigación fundamental en enfoques que cambien el terreno. Nuestra nueva idea de construir un 'cerebro cuántico' basado en las propiedades cuánticas de los materiales podría ser la base de una futura solución para aplicaciones en inteligencia artificial".
Cerebro cuántico
Para que la inteligencia artificial funcione, un ordenador debe ser capaz de reconocer patrones en el mundo y aprender otros nuevos. Los ordenadores actuales lo hacen a través de un software de aprendizaje mecánico que controla el almacenamiento y el procesamiento de la información en un disco duro independiente del ordenador. "Hasta ahora, esta tecnología, que se basa en un paradigma centenario, funcionaba suficientemente. Sin embargo, al final es un proceso muy poco eficiente desde el punto de vista energético", afirma el coautor Bert Kappen, profesor de redes neuronales e inteligencia de máquinas.
Los físicos de la Universidad de Radboud investigaron si una pieza de hardware podría hacer lo mismo, sin necesidad de software. Descubrieron que construyendo una red de átomos de cobalto sobre fósforo negro eran capaces de construir un material que almacena y procesa la información de forma similar al cerebro y, lo que es aún más sorprendente, se adapta.
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Átomos autoadaptables
En 2018, Khajetoorians y sus colaboradores demostraron que es posible almacenar información en el estado de un solo átomo de cobalto. Aplicando un voltaje al átomo, pudieron inducir el "disparo", en el que el átomo cambia entre un valor de 0 y 1 aleatoriamente, muy parecido a una neurona. Ahora han descubierto una forma de crear conjuntos a medida de estos átomos, y han comprobado que el comportamiento de disparo de estos conjuntos imita el comportamiento de un modelo similar al cerebro utilizado en la inteligencia artificial.
Además de observar el comportamiento de las neuronas en espiga, fueron capaces de crear la sinapsis más pequeña conocida hasta la fecha. Sin saberlo, observaron que estos conjuntos tenían una propiedad adaptativa inherente: sus sinapsis cambiaban su comportamiento en función de la entrada que "veían". "Al estimular el material durante un periodo de tiempo más largo con un determinado voltaje, nos sorprendió mucho ver que las sinapsis realmente cambiaban. El material adaptaba su reacción en función de los estímulos externos que recibía. Aprendió por sí mismo", afirma Khajetoorians.
Exploración y desarrollo del cerebro cuántico
Los investigadores planean ahora ampliar el sistema y construir una red de átomos más grande, así como bucear en nuevos materiales "cuánticos" que puedan utilizarse. Además, necesitan entender por qué la red de átomos se comporta como lo hace. "Estamos en un estado en el que podemos empezar a relacionar la física fundamental con conceptos de la biología, como la memoria y el aprendizaje", dice Khajetoorians.
"Si eventualmente pudiéramos construir una máquina real a partir de este material, podríamos construir dispositivos informáticos de autoaprendizaje más eficientes energéticamente y más pequeños que los ordenadores actuales. Sin embargo, sólo cuando entendamos cómo funciona (y eso es todavía un misterio) podremos ser capaces de afinar su comportamiento y empezar a desarrollarlo en una tecnología. Es un momento muy emocionante".
Publicación:
"Una máquina atómica de Boltzmann capaz de autoadaptarse", Nature Nanotechnology
DOI: 10.1038/s41565-020-00838-4
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